一种增强的个性化匿名隐私保护模型改进

隐私保护是信息安全的重要研究方向,为了提高隐私保护能力,提出一种基于椭圆曲线同态加密的增强性个性化匿名隐私保护模型。采用K-匿名编码方法进行隐私保护信息的编码设计,构建加密密钥,结合分段线性混沌映射方法进行隐私保护模型的算术编码设计,采用椭圆曲线同态加密算法进行个性化匿名隐私保护增强设计,提高信息加密的深度,实现隐私保护优化。仿真结果表明,采用该方法进行隐私保护信息加密和隐私保护抗攻击能力较强,信息泄露的风险大大降低。     

具有隐私保护的云存储访问控制方案

针对传统的访问控制方案无法在云计算环境下保护用户的属性隐私,提出了具有隐私保护的云存储访问控制方案。采用混合加密体制实现了数据的机密性,即利用对称密钥加密明文数据,再利用公钥密码体制对对称密钥进行加密。在新的访问控制方案中,公钥加密采用了匿名的密文策略下基于属性的加密技术。安全性分析表明,新方案在保护用户属性隐私的同时,达到了选择明文安全性,可抵抗恶意用户及云存储服务器的合谋攻击。     

移动社交网络多密钥混淆的交友隐私保护方案研究

在移动社交网络中,为保证交友匹配过程中用户的隐私,提出多密钥混淆隐私保护方案.利用代理重加密技术,对用户密钥密文进行重新加密,实现了以扩充交友访问策略条件的交友匹配,并保证密文转换过程中用户的隐私不被泄露;利用随机密文组件加密技术,实现了对真实明文对应加密文件的信息隐藏,提高了攻击者的破解难度;利用数据摘要签名技术,解决了以往方案未考虑的多加密文件对应的文件解密问题.安全和实验分析表明,本文方案可以达到CPA（Chosen Plaintext Attack）安全,可以保证交友用户的隐私不被泄露,并且比既有的方案更有效.     

一种金融级安全的区块链资产交易系统

提出了一种基于同态加密和环签名的区块链资产交易系统,通过同态加密技术可以对用户交易信息进行加密,使其对其他用户不可见,而环签名可以对同态加密后的密文进行业务合法性校验,保证交易合法性。该方法可以使区块链上原本公开透明的用户资产交易信息得到保护,具有去中心化、安全可靠和易用性高的特点,可以有效地起到保护用户隐私的作用,有利于促进增强区块链在金融资产交易场景中的用户交易信息隐私保护功能,有利于促进区块链隐私保护技术在金融场景中的落地和发展。     

基于隐私同态数据融合的完整性验证协议

在无线传感器网络中的安全数据融合能够有效防止隐私泄露和数据篡改等问题,并实现高效的数据传输。由此提出一种基于隐私同态数据融合的完整性验证协议IV-PHDA。该协议采用同态加密保证数据隐私性;利用随机检测节点对节点聚合结果的完整性进行检测,以验证聚合节点是否忠实地传输每个数据分组。通过理论分析和仿真对比,对其算法的性能进行验证,结果表明,该协议能够在网络传输的过程中检测数据的完整性,并且实现较好的隐私保护和较高的数据精确度。     

基于聚类的社交网络安全机制研究

为了有效地防范社交网络环境中用户数据隐私泄露的风险,提出一种基于聚类的社交网络保护机制。首先将全同态加密技术引入社交共享数据中,保护社交过程中数据的隐私安全;其次,在保证用户信息和数据安全的前提下构建社交网络结构图,将经过同态加密处理的用户信息和数据按照节点相似度进行聚类,并对聚类后的社交网络结构进行分类和区分;最后对聚类后的超节点进行匿名化处理和分析,结果表明该社交网络模型可以降低信息损失度,同时保证了用户数据的隐私安全,验证了数据可用性。     

低压输电网络安全传输敏感数据加密控制技术

传统加密方法节点破解率较高，安全性不佳，提出基于透明加密的低压输电网络安全传输敏感数据加密控制技术。通过同态加密将感知请求发送至与输电网络基站距离最小的根节点，并将所接收的感知命令传送至下级子节点；通过预设处理同态加密密钥池形成随机密钥，利用索引值理论生成同态密文实现敏感数据加密控制；引入透明加密结合分段Logistics混沌排列透明加密敏感数据，构建网络安全传输敏感数据加密认证协议，实现数据加密控制。实验结果表明，改进方法可保障较低节点破解率，信息可读性高于99%,可保护用户隐私数据安全性。     

一种基于整数多项式环上的非对称全同态加密方案

大数据时代下用户数据的隐私安全面临着重大威胁。全同态加密因其满足云计算安全性需求的特性日益受到重视,所以同态加密算法成为保护云端数据的一种有效手段。基于整数多项式环构建了一种非对称的全同态加密方案,其中,包括密钥生成算法、加密算法、解密算法、重加密算法、解密正确性证明以及同态性证明。该方案运行一次KeyGen算法生成一次参数,即可以对批量的明文进行加密运算,也可以对批量的密文进行同态运算,加密效率和同态计算效率高,且该方案的安全性基于近似最大公约数问题。     

同态加密的发展及应用

认为密码学中的同态加密技术可以为分布式计算环境的用户隐私保护提供强有力的技术支撑。同态加密方案被分成3种类型:部分同态加密、浅同态加密和全同态加密。同态加密方案在分布式计算环境下的密文数据计算方面有着重要的应用,包括:安全云计算与委托计算、远程文件存储、密文检索等。指出目前全同态加密方案的构造还处于理论阶段,尚不能用于实际的密态数据计算问题,如何设计基于代数系统的(自然)全同态加密方案依然是未来研究的重点。     

同态加密在隐私计算中的应用综述

同态加密技术是一种基于数学难题的计算复杂性理论的密码学技术,支持数据以密态方式进行计算,计算结果解密后与明文计算的结果一致,在多样化复杂应用场景中具有很好的普适性,是目前隐私计算领域的一个热点研究方向。通过对同态加密技术的发展历程以及相关的技术路线进行梳理,解析了同态加密在安全求交、隐匿查询、多方联合计算、多方联合建模等典型隐私计算应用场景的技术融合应用,并对同态加密目前广泛落地应用过程中碰到的关键问题进行分析,最后对同态加密的研究发展方向进行探讨。